In [57]:
import pandas as pd
import numpy as np
# URL de la hoja de Excel
url = "https://github.com/santiagonajera/Finanzas-Riesgos/raw/refs/heads/main/EvalFinanciera-Riesgos.xlsx"
# Leer la hoja de Excel desde la URL
df = pd.read_excel(url, sheet_name=0)
# Seleccionar solo las celdas A4:B7
inversiones = df.iloc[3:6, 0:2]
# Seleccionar solo la celda B9
tasa_descuento = df.loc[7, 0]  # Utiliza el índice 1 para seleccionar la segunda columna
#
# Seleccionar las unidades vendidas de la fila 10
unidades_vendidas = df.iloc[10, 1:]
# Seleccionar los precios de la fila 11
precios = df.iloc[11, 1:]
IngresoTotal=unidades_vendidas*precios
IngresoTotal.sum()
Out[57]:
6489670.527999999
In [59]:
# Número de simulaciones
num_simulaciones = 1000

# Lista para almacenar los resultados de las simulaciones
resultados_simulaciones = []

for _ in range(num_simulaciones):
    # Generar variabilidad en unidades vendidas (20% menos a 10% más)
    variabilidad = np.random.uniform(0.8, 1.1, size=unidades_vendidas.shape)
    unidades_vendidas_variadas = unidades_vendidas * variabilidad

    # Calcular el ingreso total con la variabilidad
    IngresoTotal = unidades_vendidas_variadas * precios
    resultados_simulaciones.append(IngresoTotal.sum())

# Convertir los resultados a un DataFrame para análisis
resultados_df = pd.DataFrame(resultados_simulaciones, columns=['Ingreso Total'])

resultados_df.describe()
Out[59]:
Ingreso Total
count 1.000000e+03
mean 6.172827e+06
std 1.973311e+05
min 5.604158e+06
25% 6.038219e+06
50% 6.180397e+06
75% 6.309329e+06
max 6.699159e+06
In [109]:
#costos fijo
Arriendos = df.iloc[15, 1:]
Sueldos = df.iloc[16, 1:]
Servicios_varios = df.iloc[17, 1:]
TOTAL_COSTOS_FIJOS = Arriendos + Sueldos + Servicios_varios
TOTAL_COSTOS_FIJOS

# Costos variables
Frutos_secos = df.iloc[21, 1:]
Proteina = df.iloc[22, 1:]
Insumos = df.iloc[23, 1:]
Empaques = df.iloc[24, 1:]
In [113]:
# Suponiendo que 'df' es tu DataFrame y 'Merma' es la serie que quieres modificar
Merma = df.iloc[26, 1:]

# Inicializar el primer valor
Merma.iloc[1] = 0.05

# Número de simulaciones
num_simulaciones = 1000

# Lista para almacenar los resultados de las simulaciones
resultados_simulaciones = []

for _ in range(num_simulaciones):
    # Crear una copia de la serie Merma para cada simulación
    Merma_simulada = Merma.copy()
    
    # Aplicar la disminución del 10% fila a fila con variabilidad
    for i in range(2, len(Merma_simulada)):
        variabilidad = np.random.uniform(0.9, 1.1)  # Variabilidad entre 90% y 110%
        Merma_simulada.iloc[i] = max(Merma_simulada.iloc[i-1] * 0.9 * variabilidad, 0.01)
    
    # Almacenar la serie simulada en la lista de resultados
    resultados_simulaciones.append(Merma_simulada.values)

# Convertir los resultados a un DataFrame para análisis
resultados_df = pd.DataFrame(resultados_simulaciones)

# Mostrar estadísticas descriptivas de las simulaciones
print(resultados_df.describe())

        0             1            2            3            4            5   \
count  0.0  1.000000e+03  1000.000000  1000.000000  1000.000000  1000.000000   
mean   NaN  5.000000e-02     0.045046     0.040691     0.036464     0.032702   
std    NaN  7.081213e-16     0.002529     0.003256     0.003642     0.003695   
min    NaN  5.000000e-02     0.040503     0.032958     0.027049     0.023316   
25%    NaN  5.000000e-02     0.042947     0.038424     0.033851     0.029933   
50%    NaN  5.000000e-02     0.044968     0.040565     0.036294     0.032628   
75%    NaN  5.000000e-02     0.047310     0.043021     0.038819     0.035288   
max    NaN  5.000000e-02     0.049466     0.048660     0.046702     0.045283   

                6            7            8            9            10  
count  1000.000000  1000.000000  1000.000000  1000.000000  1000.000000  
mean      0.029474     0.026587     0.023949     0.021586     0.019379  
std       0.003639     0.003724     0.003649     0.003574     0.003399  
min       0.020266     0.016838     0.014406     0.012158     0.011877  
25%       0.026871     0.023891     0.021368     0.019008     0.016960  
50%       0.029273     0.026392     0.023687     0.021255     0.019062  
75%       0.032155     0.029145     0.026296     0.023913     0.021592  
max       0.042368     0.039694     0.038377     0.035209     0.032956
In [4]:
import pandas as pd
import numpy as np
# URL de la hoja de Excel
url = "https://github.com/santiagonajera/Finanzas-Riesgos/raw/refs/heads/main/EvalFinanciera-Riesgos.xlsx"
# Leer la hoja de Excel desde la URL
df = pd.read_excel(url, sheet_name=0)
# Seleccionar solo las celdas A4:B7
inversiones = df.iloc[3:6, 0:2]
inversiones
Out[4]:
Unnamed: 0 0
3 Equipamiento 600000
4 Instalaciones 200000
5 Maquinarias 100000
In [6]:
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import triang, norm, weibull_min
import matplotlib.pyplot as plt

# URL de la hoja de Excel
url = "https://github.com/santiagonajera/Finanzas-Riesgos/raw/refs/heads/main/EvalFinanciera-Riesgos.xlsx"

# Leer la hoja de Excel desde la URL
df = pd.read_excel(url, sheet_name=0)

# Seleccionar solo las celdas A4:B7
inversiones = df.iloc[3:6, 0:2]

# Definir las distribuciones para cada variable
distribuciones = []
for index, fila in inversiones.iterrows():
    distribucion = {}
    distribucion['nombre'] = fila[0]  # Tomar el nombre de la variable desde la primera columna
    if index == 3:  # Primera fila
        distribucion['distribucion'] = triang
        distribucion['args'] = (fila[1], fila[1], fila[1])  # c, loc, scale
    elif index == 4:  # Segunda fila
        distribucion['distribucion'] = norm
        distribucion['args'] = (fila[1], fila[1])  # loc, scale
    elif index == 5:  # Tercera fila
        distribucion['distribucion'] = weibull_min
        distribucion['args'] = (fila[1], fila[1])  # c, scale
    distribuciones.append(distribucion)

# Realizar 1000 simulaciones para cada variable
simulaciones = {}
for distribucion in distribuciones:
    simulaciones[distribucion['nombre']] = distribucion['distribucion'](*distribucion['args']).rvs(1000)

# Calcular el monto de inversión para cada simulación
montos_inversion = np.sum([simulaciones[var] for var in simulaciones], axis=0)

# Calcular la media y la desviación estándar del monto de inversión
media_monto = np.mean(montos_inversion)
std_monto = np.std(montos_inversion)

print(f"Media del monto de inversión: {media_monto:.2f}")
print(f"Desviación estándar del monto de inversión: {std_monto:.2f}")

# Análisis de sensibilidad
sensibilidad = {}
for var in simulaciones:
    sensibilidad[var] = np.std(montos_inversion - simulaciones[var] + np.mean(simulaciones[var]))

print("Análisis de sensibilidad:")
for var, valor in sensibilidad.items():
    print(f"{var}: {valor:.2f}")

# Variable con mayor impacto
var_mayor_impacto = max(sensibilidad, key=sensibilidad.get)
print(f"Variable con mayor impacto: {var_mayor_impacto}")

# Gráfica de los resultados
plt.hist(montos_inversion, bins=50, alpha=0.5, label='Monto de inversión')
plt.xlabel('Monto de inversión')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.title('Distribución del monto de inversión')
plt.legend()
plt.show()

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
File C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3791, in Index.get_loc(self, key)
   3790 try:
-> 3791     return self._engine.get_loc(casted_key)
   3792 except KeyError as err:

File index.pyx:152, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

File index.pyx:181, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

File pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi:7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

File pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi:7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

KeyError: 1

The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
Cell In[6], line 22
     20 if index == 3:  # Primera fila
     21     distribucion['distribucion'] = triang
---> 22     distribucion['args'] = (fila[1], fila[1], fila[1])  # c, loc, scale
     23 elif index == 4:  # Segunda fila
     24     distribucion['distribucion'] = norm

File C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\series.py:1040, in Series.__getitem__(self, key)
   1037     return self._values[key]
   1039 elif key_is_scalar:
-> 1040     return self._get_value(key)
   1042 # Convert generator to list before going through hashable part
   1043 # (We will iterate through the generator there to check for slices)
   1044 if is_iterator(key):

File C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\series.py:1156, in Series._get_value(self, label, takeable)
   1153     return self._values[label]
   1155 # Similar to Index.get_value, but we do not fall back to positional
-> 1156 loc = self.index.get_loc(label)
   1158 if is_integer(loc):
   1159     return self._values[loc]

File C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3798, in Index.get_loc(self, key)
   3793     if isinstance(casted_key, slice) or (
   3794         isinstance(casted_key, abc.Iterable)
   3795         and any(isinstance(x, slice) for x in casted_key)
   3796     ):
   3797         raise InvalidIndexError(key)
-> 3798     raise KeyError(key) from err
   3799 except TypeError:
   3800     # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise
   3801     #  InvalidIndexError. Otherwise we fall through and re-raise
   3802     #  the TypeError.
   3803     self._check_indexing_error(key)

KeyError: 1
In [10]:
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats

# URL de la hoja de Excel
url = "https://github.com/santiagonajera/Finanzas-Riesgos/raw/refs/heads/main/EvalFinanciera-Riesgos.xlsx"
# Leer la hoja de Excel desde la URL
df = pd.read_excel(url, sheet_name=0)

df
Out[10]:
Unnamed: 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 Conceptos Año 0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5 Año 6 Año 7 Año 8 Año 9 Año 10
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 Inversion 900000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 Equipamiento 600000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 Instalaciones 200000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 Maquinarias 100000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 Tasa de descuento 0.09 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10 Unidades Vendidas NaN 5000 6000 7200 8640 10368 12441.6 14929.92 17915.904 21499.0848 25798.90176
11 Precio unitario NaN 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50
12 INGRESOS TOTALES NaN 250000 300000 360000 432000 518400 622080 746496 895795.2 1074954.24 1289945.088
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
14 Costos Fijos NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
15 Arriendos NaN 46000 46000 46000 46000 46000 46000 46000 46000 46000 46000
16 Sueldos NaN 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000
17 Servicios varios NaN 11000 11000 11000 11000 11000 11000 11000 11000 11000 11000
18 TOTAL COSTOS FIJOS NaN 147000 147000 147000 147000 147000 147000 147000 147000 147000 147000
19 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
20 Costos variables NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
21 Frutos secos NaN 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
22 Proteina NaN 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
23 Insumos NaN 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
24 Empaques NaN 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
25 Costos Variable Unitario NaN 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17
26 Merma NaN 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05
27 Cst.Variable. Incluido merma NaN 17.894737 17.894737 17.894737 17.894737 17.894737 17.894737 17.894737 17.894737 17.894737 17.894737
28 Total Costos Variables NaN 89473.684211 107368.421053 128842.105263 154610.526316 185532.631579 222639.157895 267166.989474 320600.387368 384720.464842 461664.557811
29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
30 TOTAL COSTOS NaN 236473.684211 254368.421053 275842.105263 301610.526316 332532.631579 369639.157895 414166.989474 467600.387368 531720.464842 608664.557811
31 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
32 INGRESOS BRUTOS NaN 13526.315789 45631.578947 84157.894737 130389.473684 185867.368421 252440.842105 332329.010526 428194.812632 543233.775158 681280.530189
33 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
34 DD&A NaN 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000
35 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
36 Gastos Admin. NaN 15000 15000 15000 15000 15000 15000 15000 15000 15000 15000
37 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
38 Ingresos Antes de Impuesto NaN -91473.684211 -59368.421053 -20842.105263 25389.473684 80867.368421 147440.842105 227329.010526 323194.812632 438233.775158 576280.530189
39 Impuestos 0.3 0 0 0 7616.842105 24260.210526 44232.252632 68198.703158 96958.443789 131470.132547 172884.159057
40 INGRESO NETO NaN -91473.684211 -59368.421053 -20842.105263 17772.631579 56607.157895 103208.589474 159130.307368 226236.368842 306763.642611 403396.371133
41 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
42 FLUJO DE CAJA -900000 -1473.684211 30631.578947 69157.894737 107772.631579 146607.157895 193208.589474 249130.307368 316236.368842 396763.642611 493396.371133
43 INGRESO NETO 0 -91473.684211 -59368.421053 -20842.105263 17772.631579 56607.157895 103208.589474 159130.307368 226236.368842 306763.642611 403396.371133
44 DD&A 0 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000 90000
45 Inversion 900000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
46 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
47 FLUJO DESCONTADO -900000 -1352.003863 25781.987162 53402.583832 76348.849273 95284.593372 115203.969176 136282.809559 158708.369928 182681.00296 208415.95925
48 FLUJO DESCONTADO ACUMULADO -900000 -901352.003863 -875570.016701 -822167.432869 -745818.583596 -650533.990224 -535330.021048 -399047.21149 -240338.841561 -57657.838602 150758.120648
49 VAN 150758.120648 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
50 TIR 0.113661 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
In [12]:
# Seleccionar solo las celdas A4:B7
inversiones = df.iloc[3:6, 0:2]
inversiones
Out[12]:
Unnamed: 0 0
3 Equipamiento 600000
4 Instalaciones 200000
5 Maquinarias 100000
In [14]:
# Extraer los nombres de las variables de la primera columna
nombres_variables = inversiones.iloc[:, 0].tolist()
nombres_variables
Out[14]:
['Equipamiento', 'Instalaciones', 'Maquinarias']
In [42]:
inversiones.iloc[1, 1]
Out[42]:
200000
In [111]:
# Supongamos que los parámetros de las distribuciones están en la segunda columna
# Triangular (a, b, c)
a1 = inversiones.iloc[0, 1] *1  # valor mínimo
b1 = inversiones.iloc[0, 1] *1 valor máximo
c1 = inversiones.iloc[0, 1]  # valor medio (moda)




# Supongamos que los parámetros de las distribuciones están en la segunda columna

# Normal (mu, sigma)
mu2 = inversiones.iloc[1, 1]
sigma2= inversiones.iloc[1, 1] * 0.1



# Supongamos que los parámetros de las distribuciones están en la segunda columna
# Weibull (k, lambda)
k3, lambda3 = 2,  100

# Triangular (a, b, c)
a13 = inversiones.iloc[2, 1] *0.9  # valor mínimo
b13 = inversiones.iloc[2, 1] *2# valor máximo
c13= inversiones.iloc[2, 1]  # valor medio (moda)




# Número de simulaciones
num_simulations = 1000



# Generar muestras aleatorias para cada variable
var1_samples = stats.triang.rvs(c=(c1-a1)/(b1-a1), loc=a1, scale=b1-a1, size=num_simulations)
var2_samples = stats.norm.rvs(loc=mu2, scale=sigma2, size=num_simulations)
var3_samples = stats.triang.rvs(c=(c13-a13)/(b13-a13), loc=a13, scale=b13-a13, size=num_simulations)

  Cell In[111], line 4
    b1 = inversiones.iloc[0, 1] *1 valor máximo
                                   ^
SyntaxError: invalid syntax
In [109]:
# Calcular el monto de inversión para cada simulación
inversion_samples = var1_samples + var2_samples + var3_samples

# Calcular el impacto de cada variable
impacto_var1 = np.std(inversion_samples - var2_samples - var3_samples)
impacto_var2 = np.std(inversion_samples - var1_samples - var3_samples)
impacto_var3 = np.std(inversion_samples - var1_samples - var2_samples)

# Calcular la suma de desviaciones estándar
suma_desviaciones = impacto_var1 + impacto_var2 + impacto_var3

# Calcular el impacto relativo de cada variable (en porcentaje)
impacto_var1_porcentaje = (impacto_var1 / suma_desviaciones) * 100
impacto_var2_porcentaje = (impacto_var2 / suma_desviaciones) * 100
impacto_var3_porcentaje = (impacto_var3 / suma_desviaciones) * 100


# Mostrar los resultados
for i, nombre in enumerate(nombres_variables):
    impacto = impacto_var1_porcentaje if i == 0 else impacto_var2_porcentaje if i == 1 else impacto_var3_porcentaje
    print(f"Impacto de la {nombre}: {impacto:.2f}%")

# Determinar cuál variable tiene el mayor impacto
impactos = [impacto_var1_porcentaje, impacto_var2_porcentaje, impacto_var3_porcentaje]
variable_con_mayor_impacto = np.argmax(impactos)

print(f"La variable con mayor impacto es la {nombres_variables[variable_con_mayor_impacto]}")

Impacto de la Equipamiento: 41.01%
Impacto de la Instalaciones: 25.62%
Impacto de la Maquinarias: 33.37%
La variable con mayor impacto es la Equipamiento
In [127]:
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats


# Parámetros
NUM_SIMULACIONES = 1000


# URL de la hoja de Excel
url = "https://github.com/santiagonajera/Finanzas-Riesgos/raw/refs/heads/main/EvalFinanciera-Riesgos-multIv.xlsx"


try:
    # Leer la hoja de Excel desde la URL
    df = pd.read_excel(url, sheet_name=0)
except Exception as e:
    print(f"Error al cargar datos: {e}")


# Seleccionar solo las celdas A4:B7
inversiones = df.iloc[3:15, 0:2]


# Generación de muestras
variables = []
for i in range(len(inversiones)):  # Ajusta el rango del bucle
    if i == 1:  # Distribución normal
        variable_samples = stats.norm.rvs(loc=inversiones.iloc[i, 1], scale=inversiones.iloc[i, 1] * 0.1, size=NUM_SIMULACIONES)
    else:  # Distribución triangular
        moda = inversiones.iloc[i, 1]  # Valor más probable (moda)
        a = moda * 0.90  # Valor mínimo
        b = moda * 1.20  # Valor máximo
        variable_samples = stats.triang.rvs(c=(moda-a)/(b-a), loc=a, scale=b-a, size=NUM_SIMULACIONES)
    variables.append(variable_samples)


# Almacenamiento de resultados
resultados = pd.DataFrame(variables).T


# Visualización de resultados
print(resultados.describe())

                  0              1              2              3   \
count    1000.000000    1000.000000    1000.000000    1000.000000   
mean   599987.628703  199463.847226  100001.848222  100000.511568   
std       242.566349   19684.756856      40.202693      39.795501   
min    599416.247808  130286.278555   99905.251479   99909.344122   
25%    599800.296816  185756.145208   99973.496629   99972.581797   
50%    599995.314280  199258.122481  100002.330378  100001.257629   
75%    600151.376677  213408.775248  100030.140654  100028.853758   
max    600568.360545  264595.467511  100098.188934  100090.218060   

                4             5             6              7             8   \
count  1000.000000   1000.000000   1000.000000    1000.000000   1000.000000   
mean   8500.166373  90001.815629  30000.540181  230002.781842  69999.218032   
std       3.407422     36.292042     12.169415      93.253069     29.531801   
min    8491.837022  89916.867721  29970.954439  229781.925524  69933.469265   
25%    8497.735789  89973.546058  29991.528132  229934.905234  69977.182707   
50%    8500.178081  90002.624402  30000.566069  230000.653762  69999.745252   
75%    8502.739052  90028.726597  30009.199962  230071.347536  70020.011259   
max    8508.255654  90084.141387  30029.555616  230218.174246  70069.387238   

                 9             10            11  
count   1000.000000   1000.000000   1000.000000  
mean   65000.151203  45999.964736  57999.473003  
std       26.256215     18.693342     23.107265  
min    64935.998864  45956.713552  57945.684569  
25%    64981.424187  45986.159172  57981.934415  
50%    65001.433091  46000.683375  57999.824721  
75%    65020.031665  46013.273984  58016.630626  
max    65063.798998  46041.861404  58055.978009
In [129]:
# Calcular el monto de inversión para cada simulación
inversion_samples = np.sum(variables, axis=0)

# Calcular el impacto de cada variable
impactos = []
for i in range(len(variables)):
    resta = np.sum([var if j != i else np.zeros_like(var) for j, var in enumerate(variables)], axis=0)
    impacto = np.std(inversion_samples - resta)
    impactos.append(impacto)

# Calcular la suma de desviaciones estándar
suma_desviaciones = np.sum(impactos)

# Calcular el impacto relativo de cada variable (en porcentaje)
impactos_porcentaje = [impacto / suma_desviaciones * 100 for impacto in impactos]

# Mostrar los resultados
nombres_variables = [f"Variable {i+1}" for i in range(len(variables))]
for i, nombre in enumerate(nombres_variables):
    print(f"Impacto de la {nombre}: {impactos_porcentaje[i]:.2f}%")

# Determinar cuál variable tiene el mayor impacto
variable_con_mayor_impacto = np.argmax(impactos_porcentaje)

print(f"La variable con mayor impacto es la {nombres_variables[variable_con_mayor_impacto]}")

Impacto de la Variable 1: 1.20%
Impacto de la Variable 2: 97.21%
Impacto de la Variable 3: 0.20%
Impacto de la Variable 4: 0.20%
Impacto de la Variable 5: 0.02%
Impacto de la Variable 6: 0.18%
Impacto de la Variable 7: 0.06%
Impacto de la Variable 8: 0.46%
Impacto de la Variable 9: 0.15%
Impacto de la Variable 10: 0.13%
Impacto de la Variable 11: 0.09%
Impacto de la Variable 12: 0.11%
La variable con mayor impacto es la Variable 2
In [131]:
# Análisis de correlaciones
correlaciones = resultados.corr()

# Mostrar matriz de correlaciones
print(correlaciones)

# Gráfico de dispersión
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.pairplot(resultados)
plt.show()


# Gráfico de calor
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlaciones, annot=True, cmap='coolwarm', square=True)
plt.show()

          0         1         2         3         4         5         6   \
0   1.000000  0.052752  0.031307 -0.002775 -0.021172  0.012746 -0.042307   
1   0.052752  1.000000  0.003974 -0.057060 -0.011166 -0.018764 -0.014449   
2   0.031307  0.003974  1.000000  0.016048 -0.040062  0.007515  0.050889   
3  -0.002775 -0.057060  0.016048  1.000000 -0.007556  0.015048  0.024447   
4  -0.021172 -0.011166 -0.040062 -0.007556  1.000000  0.003054  0.013403   
5   0.012746 -0.018764  0.007515  0.015048  0.003054  1.000000 -0.023774   
6  -0.042307 -0.014449  0.050889  0.024447  0.013403 -0.023774  1.000000   
7  -0.029644 -0.007248  0.007974  0.018030  0.026346 -0.020543 -0.000781   
8   0.043995  0.022593 -0.009991  0.000622  0.018227 -0.009425  0.026915   
9  -0.013948 -0.017878 -0.032284 -0.043186 -0.042531  0.035146 -0.016133   
10  0.025783  0.025302  0.020790  0.001853 -0.012259  0.037529 -0.016452   
11  0.039262  0.039715  0.064978  0.016387 -0.032496  0.064921 -0.012596   

          7         8         9         10        11  
0  -0.029644  0.043995 -0.013948  0.025783  0.039262  
1  -0.007248  0.022593 -0.017878  0.025302  0.039715  
2   0.007974 -0.009991 -0.032284  0.020790  0.064978  
3   0.018030  0.000622 -0.043186  0.001853  0.016387  
4   0.026346  0.018227 -0.042531 -0.012259 -0.032496  
5  -0.020543 -0.009425  0.035146  0.037529  0.064921  
6  -0.000781  0.026915 -0.016133 -0.016452 -0.012596  
7   1.000000 -0.016274 -0.022526  0.013757  0.021929  
8  -0.016274  1.000000  0.012754  0.004021 -0.021994  
9  -0.022526  0.012754  1.000000 -0.024375 -0.011183  
10  0.013757  0.004021 -0.024375  1.000000 -0.046949  
11  0.021929 -0.021994 -0.011183 -0.046949  1.000000  

C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\seaborn\_oldcore.py:1119: FutureWarning: use_inf_as_na option is deprecated and will be removed in a future version. Convert inf values to NaN before operating instead.
  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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  with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
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